De-identification
டி-ஐடென்டிகேஷன் என்பது ஒருவரின் தனிப்பட்ட அடையாளம் வெளிப்படுத்தப்படுவதைத் தடுக்கப் பயன்படுத்தப்படும் செயல்முறையாகும். எடுத்துக்காட்டாக, மனித பாட ஆராய்ச்சியின் போது தயாரிக்கப்பட்ட தரவு ஆராய்ச்சி பங்கேற்பாளர்களின் தனியுரிமையைப் பாதுகாக்க அடையாளம் காணப்படலாம். நோயாளியின் தனியுரிமைச் சட்டங்களை வரையறுக்கும் மற்றும் நிர்ணயிக்கும் எச்ஐபிஏஏ விதிமுறைகளுக்கு இணங்க உயிரியல் தரவு அடையாளம் காணப்படலாம். மெட்டாடேட்டா அல்லது அடையாளம் குறித்த பொதுவான தரவுகளுக்கு பயன்படுத்தப்படும்போது, இந்த செயல்முறை தரவு அநாமதேயமாக்கல் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது. தனிப்பட்ட பெயர் போன்ற தனிப்பட்ட அடையாளங்காட்டிகளை நீக்குவது அல்லது மறைப்பது மற்றும் பிறந்த தேதி போன்ற அரை அடையாளங்காட்டிகளை அடக்குவது அல்லது பொதுமைப்படுத்துவது ஆகியவை பொதுவான உத்திகளில் அடங்கும். தனிநபர்களை அடையாளம் காண அடையாளம் காணப்படாத தரவைப் பயன்படுத்துவதற்கான தலைகீழ் செயல்முறை தரவு மறு அடையாளம் என்று அழைக்கப்படுகிறது. வெற்றிகரமான மறு அடையாளங்கள் டி-அடையாளத்தின் செயல்திறனில் சந்தேகத்தை ஏற்படுத்துகின்றன. பதினான்கு தனித்துவமான மறு அடையாளத் தாக்குதல்களின் முறையான மதிப்பாய்வு "தற்போதுள்ள தரநிலைகளின்படி அடையாளம் காணப்படாத தரவு குறித்த சிறிய அளவிலான ஆய்வுகளால் ஆதிக்கம் செலுத்தும் உயர் மறு அடையாள விகிதம் [.]" என்று கண்டறிந்தது. தரவு தனியுரிமையைப் பாதுகாப்பதற்கான முக்கிய அணுகுமுறைகளில் ஒன்றாக டி-அடையாளப்படுத்தல் ஏற்றுக்கொள்ளப்படுகிறது. இது பொதுவாக தகவல்தொடர்புகள், மல்டிமீடியா, பயோமெட்ரிக்ஸ், பெரிய தரவு, கிளவுட் கம்ப்யூட்டிங், தரவு சுரங்கம், இணையம், சமூக வலைப்பின்னல்கள் மற்றும் ஆடியோ-வீடியோ கண்காணிப்பு ஆகிய துறைகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. ஆய்வுகளை வடிவமைப்பதில் எடுத்துக்காட்டுகள் மக்கள் தொகை கணக்கெடுப்பு போன்ற ஆய்வுகள் நடத்தப்படும்போது, அவை ஒரு குறிப்பிட்ட குழுவினரைப் பற்றிய தகவல்களை சேகரிக்கின்றன. பங்கேற்பை ஊக்குவிக்கவும், கணக்கெடுப்பு பதிலளித்தவர்களின் தனியுரிமையைப் பாதுகாக்கவும், மக்கள் ஒரு கணக்கெடுப்பில் பங்கேற்கும்போது, எந்தவொரு பங்கேற்பாளரின் தனிப்பட்ட பதிலையும் (களையும்) வெளியிடப்பட்ட தரவுகளுடன் பொருத்த முடியாது என்ற வகையில் கணக்கெடுப்பை வடிவமைக்க ஆராய்ச்சியாளர்கள் முயற்சிக்கின்றனர். தகவல்களைப் பயன்படுத்துவதற்கு முன் ஒரு ஆன்லைன் ஷாப்பிங் வலைத்தளம் அதன் பயனர்களின் விருப்பத்தேர்வுகள் மற்றும் ஷாப்பிங் பழக்கவழக்கங்களை அறிய விரும்பினால், வாடிக்கையாளர்களின் தரவை அதன் தரவுத்தளத்திலிருந்து மீட்டெடுக்கவும் அவற்றைப் பகுப்பாய்வு செய்யவும் முடிவு செய்கிறது. தனிப்பட்ட தரவுத் தகவல்களில் தனிப்பட்ட அடையாளங்காட்டிகள் அடங்கும், அவை வாடிக்கையாளர்கள் தங்கள் கணக்குகளை உருவாக்கியபோது நேரடியாக சேகரிக்கப்பட்டன. தங்கள் வாடிக்கையாளர்களின் தனியுரிமையை மீறுவதைத் தவிர்ப்பதற்காக தரவு பதிவுகளை பகுப்பாய்வு செய்வதற்கு முன்பு அடையாளம் காணும் நுட்பங்கள் மூலம் தரவை வலைத்தளம் முன்கூட்டியே கையாள வேண்டும். அனானிமைசேஷன் அனானிமைசேஷன் என்பது ஒரு ஆய்வில் தரவு பங்களிப்பாளரின் அடையாளத்திலிருந்து ஒரு தரவுத் தொகுப்பை மீளமுடியாத வகையில் பிரிப்பதைக் குறிக்கிறது, எந்தவொரு எதிர்கால மறு அடையாளத்தையும் தடுக்க, எந்தவொரு நிபந்தனையின் கீழும் ஆய்வு அமைப்பாளர்களால் கூட. சில சூழ்நிலைகளில் நம்பகமான தரப்பினரால் மட்டுமே மீண்டும் இணைக்கக்கூடிய அடையாளம் காணும் தகவல்களைப் பாதுகாப்பதும் டி-அடையாளத்தில் அடங்கும். நம்பகமான தரப்பினரால் கூட மீண்டும் இணைக்கப்படக்கூடிய தரவை எப்போதாவது அடையாளம் காணப்பட்டதாகக் கருத வேண்டுமா என்பது குறித்து தொழில்நுட்ப சமூகத்தில் விவாதம் நடந்து வருகிறது. நுட்பங்கள் தனிப்பட்ட அடையாளங்காட்டிகளை மறைத்தல் மற்றும் அரை அடையாளங்காட்டிகளை பொதுமைப்படுத்துதல் ஆகியவை அடையாளம் காணாமையின் பொதுவான உத்திகளாகும். போலி பெயரமைப்பு என்பது தரவு பதிவுகளிலிருந்து தனிப்பட்ட அடையாளங்காட்டிகளை மறைக்கப் பயன்படுத்தப்படும் முக்கிய நுட்பமாகும், மேலும் கே-அநாமதேயமாக்கல் பொதுவாக அரை-அடையாளங்காட்டிகளை பொதுமைப்படுத்துவதற்கு பின்பற்றப்படுகிறது. புனைப்பெயர் மாற்றம் என்பது உண்மையான பெயர்களை தற்காலிக அடையாள அட்டையுடன் மாற்றுவதன் மூலம் செய்யப்படுகிறது. இது தனிநபர்களை அடையாளம் காண முடியாதபடி செய்ய தனிப்பட்ட அடையாளங்காட்டிகளை நீக்குகிறது அல்லது மறைக்கிறது. பதிவு புதுப்பிக்கப்பட்டாலும், காலப்போக்கில் தனிநபரின் பதிவைக் கண்காணிக்க இந்த முறை உதவுகிறது. இருப்பினும், தரவு பதிவில் உள்ள பண்புக்கூறுகளின் சில குறிப்பிட்ட சேர்க்கைகள் மறைமுகமாக தனிநபரை அடையாளம் கண்டால் அது தனிநபரை அடையாளம் காண்பதைத் தடுக்க முடியாது. கே-அனானிமைசேஷன் கே-அனானிமைசேஷன் என்பது தனிநபரின் அடையாளத்தை மறைமுகமாக அரை-அடையாளங்காட்டிகளாக (க்யூஐ) சுட்டிக்காட்டும் பண்புக்கூறுகளை வரையறுக்கிறது மற்றும் குறைந்தபட்சம் கே தனிநபர்கள் ஒரே மாதிரியான க்யூஐ மதிப்புகளின் கலவையைக் கொண்டிருப்பதன் மூலம் தரவைக் கையாள்கிறது. க்யூஐ மதிப்புகள் குறிப்பிட்ட தரங்களைப் பின்பற்றி கையாளப்படுகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, கே-அநாமதேயமாக்கல் பதிவுகளில் உள்ள சில அசல் தரவை புதிய வரம்பு மதிப்புகளுடன் மாற்றுகிறது மற்றும் சில மதிப்புகளை மாற்றாமல் வைத்திருக்கிறது. க்யூஐ மதிப்புகளின் புதிய கலவையானது தனிநபர் அடையாளம் காணப்படுவதைத் தடுக்கிறது, மேலும் தரவு பதிவுகளை அழிப்பதையும் தவிர்க்கிறது. பயன்பாடுகள் டி-ஐடென்டிகேஷன் பற்றிய ஆராய்ச்சி பெரும்பாலும் சுகாதாரத் தகவல்களைப் பாதுகாப்பதற்காக இயக்கப்படுகிறது. சில நூலகங்கள் தங்கள் வாசகர்களின் தனியுரிமையைப் பாதுகாக்க சுகாதாரத் துறையில் பயன்படுத்தப்படும் முறைகளை ஏற்றுக்கொண்டுள்ளன. பெரிய தரவுகளில், டி-அடையாளப்படுத்தல் தனிநபர்கள் மற்றும் அமைப்புகளால் பரவலாக ஏற்றுக்கொள்ளப்படுகிறது. சமூக ஊடகங்கள், இ-காமர்ஸ் மற்றும் பெரிய தரவுகளின் வளர்ச்சியுடன், சில நேரங்களில் அடையாளம் காணல் தேவைப்படுகிறது மற்றும் பயனர்களின் தனிப்பட்ட தரவு நிறுவனங்கள் அல்லது மூன்றாம் தரப்பு அமைப்புகளால் சேகரிக்கப்படும்போது தரவு தனியுரிமைக்கு பெரும்பாலும் பயன்படுத்தப்படுகிறது, அவர்கள் அதை தங்கள் தனிப்பட்ட பயன்பாட்டிற்காக பகுப்பாய்வு செய்வார்கள். ஸ்மார்ட் நகரங்களில், குடியிருப்பாளர்கள், தொழிலாளர்கள் மற்றும் பார்வையாளர்களின் தனியுரிமையைப் பாதுகாக்க அடையாளம் காணல் தேவைப்படலாம். கடுமையான ஒழுங்குமுறை இல்லாமல், அடையாளம் காணல் கடினமாக இருக்கலாம், ஏனெனில் சென்சார்கள் இன்னும் ஒப்புதல் இல்லாமல் தகவல்களை சேகரிக்க முடியும். வரம்புகள் ஒரு நபர் மரபியல் ஆராய்ச்சியில் பங்கேற்கும் போதெல்லாம், ஒரு உயிரியல் மாதிரியை நன்கொடையாக வழங்குவது பெரும்பாலும் அதிக அளவு தனிப்பயனாக்கப்பட்ட தரவை உருவாக்குகிறது. இத்தகைய தரவுகளை தனித்துவமாக அடையாளம் காண்பது கடினம். உயிரியல்பொருள்களில் உள்ள பெரிய அளவிலான மரபணு வகை தகவல்கள், மாதிரிகள் பெரும்பாலும் மருத்துவ வரலாற்றுடன் கொண்டிருக்கும் உறவுகள் மற்றும் தரவுச் சுரங்கத்திற்கான நவீன உயிர் தகவலியல் கருவிகளின் வருகை ஆகியவற்றின் காரணமாக மரபணுத் தரவின் அநாமதேயமாக்கல் குறிப்பாக கடினம். மரபணு வகை தரவுத் தொகுப்புகளின் மொத்த சேகரிப்புகளில் தனிநபர்களுக்கான தரவை மாதிரி நன்கொடையாளர்களின் அடையாளங்களுடன் இணைக்க முடியும் என்று ஆர்ப்பாட்டங்கள் உள்ளன. மரபியல் ஆராய்ச்சியில் பங்கேற்பாளர்கள் தங்கள் அநாமதேயத்தைத் தக்க வைத்துக் கொள்ள முடியும் என்று ஒருபோதும் உறுதியளிப்பது நியாயமானதல்ல என்று சில ஆராய்ச்சியாளர்கள் பரிந்துரைத்துள்ளனர், ஆனால் அதற்கு பதிலாக, அத்தகைய பங்கேற்பாளர்களுக்கு குறியிடப்பட்ட அடையாளங்காட்டிகளைப் பயன்படுத்துவதற்கான வரம்புகள் கற்பிக்கப்பட வேண்டும். அமெரிக்காவில் அடையாளம் காணல் சட்டங்கள் மே 2014 இல், அறிவியல் மற்றும் தொழில்நுட்பத்திற்கான அமெரிக்க ஜனாதிபதியின் ஆலோசகர்கள் குழு அடையாளம் காணல் "ஒரு கூடுதல் பாதுகாப்பாக ஓரளவு பயனுள்ளதாக இருந்தது", ஆனால் "கொள்கைக்கு ஒரு பயனுள்ள அடிப்படை அல்ல", ஏனெனில் "இது எதிர்காலத்தில் மறு அடையாளம் காணும் முறைகளுக்கு எதிராக வலுவாக இல்லை". எச்ஐபிஏஏ தனியுரிமை விதி நோயாளியின் ஒப்புதல் தேவையில்லாமல் சுகாதாரத் தரவைப் பொறுப்புடன் பயன்படுத்துவதற்கும் வெளிப்படுத்துவதற்கும் வழிமுறைகளை வழங்குகிறது. இந்த வழிமுறைகள் இரண்டு எச்ஐபிஏஏ டி-அடையாள தரநிலைகளை மையமாகக் கொண்டுள்ளன-பாதுகாப்பான துறைமுகம் மற்றும் நிபுணர் தீர்மானிக்கும் முறை. பாதுகாப்பான துறைமுகம் குறிப்பிட்ட நோயாளியின் அடையாளங்காட்டிகளை அகற்றுவதை நம்பியுள்ளது (எ. கா. பெயர், தொலைபேசி எண், மின்னஞ்சல் முகவரி போன்றவை. ), நிபுணர் தீர்மானிக்கும் முறைக்கு பொதுவாக ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்ட புள்ளிவிவர மற்றும் அறிவியல் கொள்கைகள் மற்றும் தனித்தனியாக அடையாளம் காண முடியாத தகவல்களை வழங்குவதற்கான முறைகள் பற்றிய அறிவும் அனுபவமும் தேவைப்படுகிறது. பாதுகாப்பான துறைமுக முறை அடையாளத்தை நீக்குவதற்கான ஒரு பட்டியல் அணுகுமுறையைப் பயன்படுத்துகிறது மற்றும் இரண்டு தேவைகளைக் கொண்டுள்ளதுஃ தரவுகளிலிருந்து 18 கூறுகளை அகற்றுவது அல்லது பொதுமைப்படுத்துவது. ஒரு தனிநபரை அடையாளம் காண தரவுகளில் எஞ்சியிருக்கும் தகவல்களை தனியாகவோ அல்லது பிற தகவல்களுடன் இணைந்து பயன்படுத்தலாம் என்ற உண்மையான அறிவு மூடப்பட்ட நிறுவனம் அல்லது வணிக கூட்டாளிக்கு இல்லை. சேஃப் ஹார்பர் என்பது அடையாளத்தை நீக்குவதற்கான மிகவும் பரிந்துரைக்கப்பட்ட அணுகுமுறையாகும். இந்த முறையின் கீழ், அனைத்து தேதிகளும் ஆண்டுக்கு பொதுவானதாக இருக்க வேண்டும் மற்றும் ஜிப் குறியீடுகள் மூன்று இலக்கங்களாக குறைக்கப்பட வேண்டும். சூழலைப் பொருட்படுத்தாமல் தரவுகளில் அதே அணுகுமுறை பயன்படுத்தப்படுகிறது. கடுமையான சுவாச வழக்குகளில் பருவகால மாறுபாடுகளுக்கான தரவை பகுப்பாய்வு செய்ய விரும்பும் நம்பகமான ஆராய்ச்சியாளருடன் தகவலைப் பகிர்ந்து கொள்ள வேண்டியிருந்தாலும், இதனால், மருத்துவமனையில் சேர்க்கப்பட்ட மாதம் தேவைப்படுகிறது, இந்த தகவலை வழங்க முடியாது; சேர்க்கப்பட்ட ஆண்டு மட்டுமே தக்கவைக்கப்படும். நிபுணர் நிர்ணயம் நிபுணர் உறுதிப்பாடு ஒரு நபரை அவர்களின் பாதுகாக்கப்பட்ட சுகாதாரத் தகவல்களிலிருந்து அடையாளம் காண முடியும் என்பதற்கான சாத்தியக்கூறுகளைத் தீர்மானிக்க ஆராய்ச்சியின் தற்போதைய தரநிலைகள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகளைப் பயன்படுத்தும் அடையாளத்தை நீக்குவதற்கான ஆபத்து அடிப்படையிலான அணுகுமுறையை எடுக்கிறது. பொதுவாக ஏற்றுக்கொள்ளப்பட்ட புள்ளிவிவர மற்றும் அறிவியல் கொள்கைகள் மற்றும் முறைகள் பற்றிய பொருத்தமான அறிவும் அனுபவமும் கொண்ட ஒரு நபர் தனிப்பட்ட முறையில் அடையாளம் காண முடியாத தகவல்களை வழங்க வேண்டும் என்று இந்த முறை தேவைப்படுகிறது. இதற்குத் தேவைப்படுகிறதுஃ தகவல்களுக்கு உட்பட்ட ஒரு நபரை அடையாளம் காண எதிர்பார்க்கப்படும் பெறுநரால் தகவலை தனியாகவோ அல்லது நியாயமான முறையில் கிடைக்கக்கூடிய பிற தகவல்களுடன் இணைந்து பயன்படுத்தக்கூடிய ஆபத்து மிகக் குறைவு; அத்தகைய தீர்மானத்தை நியாயப்படுத்தும் பகுப்பாய்வின் முறைகள் மற்றும் முடிவுகளை ஆவணப்படுத்துகிறது. இறந்தவர்கள் பற்றிய ஆராய்ச்சி மின்னணு சுகாதார பதிவு தரவுகளில் ஆராய்ச்சி பற்றிய முக்கிய சட்டம் எச்ஐபிஏஏ தனியுரிமை விதி ஆகும். இந்த சட்டம் இறந்த நபர்களின் மின்னணு சுகாதார பதிவுகளை ஆராய்ச்சிக்கு பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது (எச்ஐபிஏஏ தனியுரிமை விதி (பிரிவு 164.512 (ஐ) (1) (iii)). மேலும் காண்கஃ எதிர்மறையான ஸ்டைலோமெட்ரி மரபணு தனியுரிமை புள்ளிவிவர வெளிப்படுத்தல் கட்டுப்பாடு குறிப்புகள் வெளிப்புற இணைப்புகள் பாதுகாக்கப்பட்ட சுகாதார தகவல் தகவல் தனியுரிமை தரவு பாதுகாப்பு நெறிமுறைகள் மின்னணு சுகாதார பதிவுகளை அடையாளம் காண்பதற்கான முறைகள் தொடர்பான வழிகாட்டுதல் தரநிலைகள் குறித்த அமெரிக்க அரசாங்கத்தின் ஒரு பயிற்சி தொடர்